프로그래머스 - 탐욕법 - 구명보트 (MJ)

프로그래머스 - 고득점kit - 탐욕법(greedy) - 구명보트

Level2

📖Problems

무인도에 갇힌 사람들을 구명보트를 이용하여 구출하려고 합니다. 구명보트는 작아서 한 번에 최대 2명씩 밖에 탈 수 없고, 무게 제한도 있습니다.

예를 들어, 사람들의 몸무게가 [70kg, 50kg, 80kg, 50kg]이고 구명보트의 무게 제한이 100kg이라면 2번째 사람과 4번째 사람은 같이 탈 수 있지만 1번째 사람과 3번째 사람의 무게의 합은 150kg이므로 구명보트의 무게 제한을 초과하여 같이 탈 수 없습니다.

구명보트를 최대한 적게 사용하여 모든 사람을 구출하려고 합니다.

사람들의 몸무게를 담은 배열 people과 구명보트의 무게 제한 limit가 매개변수로 주어질 때, 모든 사람을 구출하기 위해 필요한 구명보트 개수의 최솟값을 return 하도록 solution 함수를 작성해주세요.

제한사항

• 무인도에 갇힌 사람은 1명 이상 50,000명 이하입니다.
• 각 사람의 몸무게는 40kg 이상 240kg 이하입니다.
• 구명보트의 무게 제한은 40kg 이상 240kg 이하입니다.
• 구명보트의 무게 제한은 항상 사람들의 몸무게 중 최댓값보다 크게 주어지므로 사람들을 구출할 수 없는 경우는 없습니다.

입출력 예

people	limit	return
[70, 50, 80, 50]	100	3
[70, 80, 50]	100	3

🔍Approach

Greedy (탐욕법)

• 선택의 순간마다 당장 눈앞에 보이는 최적의 상황만을 쫓아 최종적인 해답에 도달하는 방법

💡Idea

• Two-Pointer

  • 처음엔 이중 for문을 생각했으나, 점점 복잡해졌다. 첫번째 for문에서 사용되는 i와 두번째 for문에서 사용되는 j가 어떠한 경우에 따라 이동해야 하는데 for문은 그 조건을 설정하는 것이 번거로웠다.

    초반 접근

      def solution(people, limit):
          answer = 0
                
          people.sort()
          for p1 in range(len(people)-1):
              for p2 in range(p1, len(people)):
                  if people[p1] + people[-p2] <= limit:
                      answer += 1
                      break
                        
                  if people[p1] == people[p2]:
                      answer += 1
                      break
                            
          return answer
      # 결과  : 테스트케이스 하나만 통과함
    

  • 두 인덱스를 가지고 비교하는 것이고, for문이 번거롭다(for문을 사용할 경우 복잡해진다) ⇒ 투 포인터 문제라는 것을 알게 되었다.

    (사실 이 과정까지 오래 걸렸다.)

• 2명을 같이 태워야 한다. 어떻게 2명을 태워야 최적이 되는가?
  • limit보다 작거나 같은 경우인 것은 당연하다.
  • [20,30] vs [20, 80] 이렇게 비교했을 때 [20,80]이 더 효율적이다.
  • 따라서, 최소가 되는 값 + 최소값과 함께 limit값이 넘지 않는 최댓값
  • 풀어서 설명하자면 가벼운 사람 + 가벼운 사람과 탈 수 있는 가장 무거운 사람
  • two pointer를 이용해보자!!

• 과정

  주어진 테스트 케이스가 아니라 내가 임의로 새로운 테스트 케이스를 추가하였다.

  people = [20, 30, 60, 90, 80, 10, 80, 40, 50]

  주어진 테스트 케이스를 오름차순으로 정렬한다.

  | 10 | 20 | 30 | 40 | 50 | 60 | 80 | 80 | 90 | | — | — | — | — | — | — | — | — | — |

  left = 0, right = 8 -> 10+90= 100, answer = 1

  left = 1, right = 7 -> 20+80 = 100, answer = 2

  left = 2, right = 6 -> 30+80 = 110

  80은 혼자 타야 함 answer =3

  left = 2, right = 5 -> 30+60 = 90, answer = 4

  left = 3, right = 4 -> 40+50 = 90, answer = 5

  이를 토대로 아래와 같이 코드를 정립할 수 있다.

  • 만약 people[left] + people[right] <= limit 이라면, answer += 1, left += 1, right -=1
  • 그게 아니라면, people[right]가 더 크기 때문에 right-=1, answer += 1

🚩My submission

flow

1. people리스트를 오름차순으로 정렬한다. left로 갈수록 작은 수, right로 갈수록 큰 수가 나오도록 하기 위함이다.
2. left는 가장 왼쪽의 인덱스값인 0, right는 가장 오른쪽 인덱스값인 len(people)-1으로 초기화한다.
3. 만약 people[left] + people[right] <= limit 이라면, answer += 1, left += 1, right -=1
4. 그게 아니라면, people[right]가 더 크기 때문에 right-=1, answer += 1
5. 이 과정을 right가 left보다 크거나 같을 때까지만 반복한다. 즉 right가 left의 값보다 작아지면 다 탐색한 것이므로 종료한다.
6. answer를 return한다.

def solution(people, limit):
    answer = 0
    
    people.sort()
    
    left = 0
    right = len(people)-1
    
    while left <= right:
        if people[left] + people[right] <= limit:
            answer += 1
            left += 1
            right -= 1
            
        else:
            right -= 1
            answer += 1
        
        
    return answer

• Time complexity : $O(nlogn)$
  • sort() : $O(logn)$
• Space complexity : $O(1)$
  • 프로그래머스처럼 입력값이 주어진 경우에는 파라미터가 전달된 것이 아니므로 리스트를 치지 않는다.

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💡TIL

• 투 포인터 아이디어를 떠올리기까지 좀 오래 걸렸던 것 같다! 하지만 투포인터 아이디어를 떠올리자마자 문제가 쉽게 풀리게 되었다. 해당 개념을 다시 복습한 느낌이다.
• 역시 머리로 잘 돌아가지 않는다면 직접 하나하나 동작과정을 적어보는 것이 도움이 되는 것 같다.
• (+ 스터디를 대면으로 하니까 더 집중도 잘 되고 열심히 하게 된다!!)